跨境東南亞,20個不可不知的電商統計數字
跨境東南亞,20個不可不知的電商統計數字

在去年發布的東南亞電子商務統計數據一文中,提到很多東南亞電子商務的關鍵數字,了解為何東南亞電商正夯。UBS最近發布了一個有趣的研究,提供一些關於東南亞電商機會的新觀點,對關鍵市場也具備高度競爭力。馬來西亞電商媒體eCommerce Milo將這些資料整理為20個東南亞電商須知:

1.東南亞有將近6億2千萬人口,差不多是中國的一半、美國的兩倍。

2.東南亞的行動裝置覆蓋率是112%,包括汶萊、緬甸、東帝汶。

3.現在東南亞的網路滲透率是32%,表示大約東南亞有將近2億的網路使用人口。

4.新加坡的上網人口最高,有74%,其次是馬來西亞62.6%,泰國是46%(跟中國差不多)。

5.印尼的Facebook使用者最多:6,500萬,菲律賓3,600萬,泰國2,600萬。

6.印尼擁有最高的零售業績,約美金1千億。馬來西亞逐步逼近,零售產值達美金982億、泰國零售業總額則為美金944億。

7.東南亞的六個大國中,零售業總額為4,360億美金,這才佔中國的11.4%、佔美國的14.4%。

8.新加坡擁有最高的電子商務覆蓋率(在零售業的佔比),但也只有1%,菲律賓次高0.3%,泰國、馬來西亞的電子商務在零售業的佔比都是0.2%。

9.東南亞六國的平均電商覆蓋率只有0.2%,遠遠落後於中國的8.0%和美國的8.7%。

10.印尼擁有最大的電商成長潛力,其次是馬來西亞和泰國。

11.在B2C的電商平台中,Amazon在泰國和菲律賓的造訪率最高,其次為新加坡、馬來西亞、泰國。

12.eBay的造訪率在新加坡是第一名,印尼、菲律賓與馬來西亞第二,泰國為第三。

13.樂天在泰國第二、印尼、馬來西亞、新加坡第五。

14.以B2C多品牌零售業者區分,Lazada在泰國的造訪率最高,接下來依序為泰國、印尼、菲律賓、馬來西亞。

15.Zalora在新加坡第一名,菲律賓與馬來西亞第二,印尼第三。

16.在B2C的非公開拍賣及每日促銷的方面,Groupon在新加坡、泰國及印尼最常被造訪

17.LivingSocial在泰國第一名 (Ensogo), 印尼第二、再來是菲律賓 (Ensogo) 及馬來西亞。

18.在C2C拍賣及分類品牌部份,東南亞各國都分別由不同的平台領先。

19.淘寶在東南亞已經開始吸引華人國家,在新加坡和馬來西亞名列前二。

20.Naspers所擁有的分類電商平台 OLX 在東南亞市場也佔有前五名。

同場加映:UBS預估東南亞的電子商務轉換率大約0.5%到1.0%,和全球平均值1.2%相去不遠(美國是3%)。

本文轉自SmartM,原文出自eCommerce Milo

關鍵字: #電子商務
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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